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2013-7-15省級(jí)民營(yíng)科技企業(yè)申報(bào)須知
2013-7-15安徽省級(jí)工程技術(shù)研究中心
行業(yè)動(dòng)態(tài)
2026年度淮河流域氣象開(kāi)放基金申報(bào)啟動(dòng)：18個(gè)指南方向，12月31日截止
2026年度淮河流域氣象開(kāi)放研究基金申報(bào)工作現(xiàn)已正式啟動(dòng)。本次開(kāi)放基金聚焦強(qiáng)降水智能預(yù)報(bào)、龍卷識(shí)別預(yù)警、致洪暴雨監(jiān)測(cè)、降水相態(tài)轉(zhuǎn)換等18個(gè)前沿方向，面向全國(guó)氣象相關(guān)單位開(kāi)放申請(qǐng)，單個(gè)項(xiàng)目支持力度大、成果要求明確，是氣象科研人員開(kāi)展應(yīng)用基礎(chǔ)研究的重大機(jī)遇。
無(wú)論您專(zhuān)注于人工智能氣象預(yù)報(bào)、多源數(shù)據(jù)融合、災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警還是氣候模式訂正，本次申報(bào)都為您提供了明確的研究方向與成果轉(zhuǎn)化通道。
2026年度淮河流域氣象開(kāi)放研究基金申報(bào)免費(fèi)咨詢(xún)：15855157003（微信同號(hào)）
深耕項(xiàng)目申報(bào)13載，我們?yōu)榘不铡⒑薄⒔K、湖南、四川、陜西等重點(diǎn)省份的企業(yè)提供“前期規(guī)劃→中期培育→后期申報(bào)”的全流程服務(wù)。我們不僅是材料專(zhuān)家，更是您的戰(zhàn)略顧問(wèn)，精準(zhǔn)匹配政策紅利，確保每一項(xiàng)關(guān)鍵認(rèn)證成功落地。
為展現(xiàn)我們的專(zhuān)業(yè)廣度，以下是我們精通的部分項(xiàng)目矩陣：
資質(zhì)認(rèn)定：高新技術(shù)企業(yè)、科技型中小企業(yè)、專(zhuān)精特新；
研發(fā)平臺(tái)：企業(yè)技術(shù)中心、工業(yè)設(shè)計(jì)中心、技能大師工作室；
智能綠色：智能工廠(chǎng)、數(shù)字化車(chē)間、綠色工廠(chǎng)、兩化融合；
專(zhuān)項(xiàng)榮譽(yù)：首臺(tái)套、老字號(hào)、質(zhì)量獎(jiǎng)、科技成果評(píng)價(jià)；
知識(shí)產(chǎn)權(quán)：專(zhuān)利、商標(biāo)、版權(quán)、軟件著作權(quán)；工商財(cái)稅同步提供專(zhuān)業(yè)規(guī)劃。
選擇我們，就是選擇一個(gè)全面、可靠的成功保障體系——讓您專(zhuān)注核心業(yè)務(wù)，將專(zhuān)業(yè)的事交給我們。
1.申報(bào)要求。社會(huì)各氣象相關(guān)企事業(yè)單位、高校、科研院所的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員、科研人員均可申報(bào)。淮河流域四省氣象部門(mén)以外的申請(qǐng)人申請(qǐng)項(xiàng)目時(shí)，需與流域四省氣象部門(mén)業(yè)務(wù)科技人員合作。同年作為負(fù)責(zé)人申請(qǐng)開(kāi)放研究基金限1項(xiàng)，作為參加人限2項(xiàng)，此前作為基金負(fù)責(zé)人獲批本開(kāi)放研究基金但尚未結(jié)題的，本年度不得再申請(qǐng)。
2.申請(qǐng)人應(yīng)認(rèn)真閱讀《淮河流域氣象開(kāi)放研究基金管理暫行辦法》（附件3）。根據(jù)《2026年度淮河流域氣象開(kāi)放研究基金項(xiàng)目指南》（附件1）或者圍繞淮河流域觀(guān)測(cè)、預(yù)報(bào)、服務(wù)領(lǐng)域自主選題，擬定研究題目、研究?jī)?nèi)容、研究目標(biāo)，填寫(xiě)《淮河流域氣象開(kāi)放研究基金申請(qǐng)書(shū)》（附件2）。指南項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容和考核指標(biāo)應(yīng)全覆蓋，同等條件下優(yōu)先支持指南項(xiàng)目。申請(qǐng)人應(yīng)對(duì)所提交申請(qǐng)材料的真實(shí)性、合法性負(fù)責(zé)。
3.書(shū)面申報(bào)材料需簽字蓋章，一式三份，雙面打印。申報(bào)書(shū)報(bào)送截止時(shí)間是2025年12月31日，電子版和紙質(zhì)版的內(nèi)容和格式要完全一致。
2026年淮河流域氣象開(kāi)放研究基金項(xiàng)目指南
1.基于多源觀(guān)測(cè)和多模式智能集成的強(qiáng)降水短時(shí)預(yù)報(bào)技術(shù)研發(fā)
研究?jī)?nèi)容：研發(fā)淮河流域2-6h短時(shí)強(qiáng)降水動(dòng)態(tài)智能融合預(yù)報(bào)技術(shù)，利用雷達(dá)、衛(wèi)星、地面觀(guān)測(cè)等多源觀(guān)測(cè)資料以及業(yè)務(wù)高分辨率數(shù)值模式和AI模型等多源預(yù)報(bào)產(chǎn)品，在預(yù)報(bào)偏差分析基礎(chǔ)上，基于人工智能學(xué)習(xí)算法發(fā)展動(dòng)態(tài)擇優(yōu)融合訂正、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和物理機(jī)理結(jié)合的短時(shí)臨近降水預(yù)報(bào)技術(shù)，生成快速滾動(dòng)更新的高時(shí)空分辨率的定量降水預(yù)報(bào)。
考核指標(biāo)：預(yù)報(bào)評(píng)分相對(duì)數(shù)值模式提升3%～5%，申報(bào)1項(xiàng)專(zhuān)利，發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
2.基于XGboost算法的不同量級(jí)船舶通航氣象條件研究及服務(wù)產(chǎn)品研發(fā)
研究?jī)?nèi)容：應(yīng)用已布設(shè)的集成式內(nèi)河交通氣象監(jiān)測(cè)儀，以及公里級(jí)格點(diǎn)實(shí)況以及AIS航運(yùn)信息，分析大風(fēng)、大霧和短時(shí)強(qiáng)降水等天氣現(xiàn)象對(duì)淮河流域航運(yùn)安全影響的全尺度特征，利用XGboost機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立不同類(lèi)型船只航行行為與天氣條件之間的關(guān)聯(lián)模型，建立適用于不同類(lèi)型船只、不同等級(jí)航段在不同天氣條件下的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)指標(biāo)體系，研發(fā)面向不同類(lèi)型船只航行的氣象風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)警產(chǎn)品。
考核指標(biāo)：生成淮河流域船只安全航行的短臨風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品；申請(qǐng)1～2項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)表1～2篇核心論文。
3.多源觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合的百米級(jí)氣象實(shí)況產(chǎn)品區(qū)域適用性評(píng)估與優(yōu)化研究
研究?jī)?nèi)容：基于百米級(jí)分辨率多源融合實(shí)況分析產(chǎn)品，結(jié)合壽縣國(guó)家氣候觀(guān)象臺(tái)及周邊區(qū)域的高密度、高質(zhì)量本地觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)（包括自動(dòng)站、風(fēng)廓線(xiàn)雷達(dá)、微波輻射計(jì)和通量觀(guān)測(cè)等），構(gòu)建一套精細(xì)化評(píng)估驗(yàn)證體系。
考核指標(biāo)：建立一套標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的格點(diǎn)產(chǎn)品評(píng)估檢驗(yàn)系統(tǒng)，研發(fā)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的百米產(chǎn)品本地化偏差校正算法，發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
4.淮河流域極端降水的大氣水循環(huán)-云微物理特征與協(xié)同演變機(jī)制研究
研究?jī)?nèi)容：基于綜合觀(guān)測(cè)試驗(yàn)、診斷數(shù)據(jù)集和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，精細(xì)診斷淮河流域極端降水過(guò)程大氣水循環(huán)異常特征、云微物理特性及其垂直結(jié)構(gòu)演變特征，研究大氣水循環(huán)與云微物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同響應(yīng)機(jī)制。
考核指標(biāo)：結(jié)合地基與衛(wèi)星遙感建立淮河流域水汽－云－降水融合數(shù)據(jù)集；得到極端降水過(guò)程大氣水循環(huán)圖像與異常特征、云微物理特性及其垂直結(jié)構(gòu)演變特征；建立極端降水過(guò)程大氣水循環(huán)與云微物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同響應(yīng)機(jī)制與概念模型；發(fā)表論文1～2篇，其中SCI1篇。
5.基于深度學(xué)習(xí)和大氣變量分解的淮河流域強(qiáng)降水中期預(yù)報(bào)技術(shù)
研究?jī)?nèi)容：在數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品、集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品和氣象大模型預(yù)報(bào)產(chǎn)品基礎(chǔ)上，利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建強(qiáng)降雨事件預(yù)報(bào)模型，從災(zāi)害性天氣物理分解和可解釋性設(shè)計(jì)兩個(gè)角度改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法；融合大氣變量的物理量分解，解決當(dāng)前降雨天氣預(yù)報(bào)深度學(xué)習(xí)訂正方法極值偏弱的問(wèn)題，提升降雨極值深度學(xué)習(xí)訂正方法，延長(zhǎng)強(qiáng)降雨有效預(yù)報(bào)時(shí)效，提高強(qiáng)降雨天氣中期預(yù)報(bào)能力。
考核指標(biāo)：構(gòu)建基于擾動(dòng)場(chǎng)、集合異常度、濕切應(yīng)力模等的強(qiáng)降雨事件中期預(yù)報(bào)模型，開(kāi)展業(yè)務(wù)試用；基于站點(diǎn)實(shí)況和融合實(shí)況開(kāi)展強(qiáng)降雨中期預(yù)報(bào)模型效果檢驗(yàn)評(píng)估和訂正，形成優(yōu)化產(chǎn)品。發(fā)表1～2篇核心論文。?
6.多源定量降水預(yù)報(bào)集成的面雨量訂正方法研究與應(yīng)用
研究?jī)?nèi)容：基于多源實(shí)況融合降水、智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、EC、CMA等模式降水資料，研制淮河流域（河南段）汛期不同方法的中小流域面雨量訂正預(yù)報(bào)模型，構(gòu)建不同時(shí)間尺度（3、6、12、24小時(shí)）不同量級(jí)淮河流域（河南段）面雨量預(yù)報(bào)產(chǎn)品，評(píng)估不同方法、不同時(shí)間尺度及不同量級(jí)間的面雨量訂正產(chǎn)品在淮河流域（河南段）的適用性，為淮河流域（河南段）防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。
考核指標(biāo)：建成淮河流域（河南段）的自適應(yīng)集成的面雨量預(yù)報(bào)訂正算法；申請(qǐng)軟著1到2項(xiàng)；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
7.多場(chǎng)景災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警新技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：建庫(kù)與優(yōu)模：研發(fā)能源、交通、金融行業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警知識(shí)庫(kù)，明確行業(yè)核心風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；構(gòu)建覆蓋淮河流域典型地形與行業(yè)的多災(zāi)種特征標(biāo)注數(shù)據(jù)集，微調(diào)大模型以自動(dòng)生成預(yù)警產(chǎn)品、動(dòng)態(tài)優(yōu)化處置策略（如線(xiàn)路巡檢、路段管控）。融數(shù)與算法：整合多源氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗、對(duì)齊、融合構(gòu)建智能評(píng)估模型；研發(fā)動(dòng)態(tài)閾值算法，實(shí)現(xiàn)“地形-行業(yè)-災(zāi)害”精準(zhǔn)匹配。孿生與預(yù)測(cè)：搭建能源（跨流域輸電線(xiàn)路）、交通（高速樞紐）等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生模型，模擬災(zāi)害全生命周期，量化破壞程度，優(yōu)化韌性評(píng)估指標(biāo)，提升極端場(chǎng)景下智能響應(yīng)能力。
考核指標(biāo)：形成3套行業(yè)預(yù)警知識(shí)庫(kù)、10TB以上多災(zāi)種數(shù)據(jù)集；研發(fā)預(yù)警大模型（準(zhǔn)確率≥85%，響應(yīng)≤5分鐘）、智能評(píng)估模型、動(dòng)態(tài)閾值算法（匹配精度≥90%）；搭建數(shù)字孿生系統(tǒng)（模擬誤差≤15%）；產(chǎn)出1-2篇核心論文、1-2項(xiàng)專(zhuān)利；在淮河流域3-5個(gè)試點(diǎn)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)預(yù)警提前量增1-2小時(shí)、準(zhǔn)確率提升10%～15%、應(yīng)急響應(yīng)縮20%；形成《應(yīng)用指南》支撐決策。?
8.基于深度學(xué)習(xí)的氣象要素多傳感器異常數(shù)據(jù)檢測(cè)算法研究
研究?jī)?nèi)容：以國(guó)家級(jí)氣象觀(guān)測(cè)站地面觀(guān)測(cè)大數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，構(gòu)建“數(shù)據(jù)預(yù)處理-模型設(shè)計(jì)-訓(xùn)練優(yōu)化-異常判定”完整技術(shù)體系，重點(diǎn)突破三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：時(shí)空特征協(xié)同提取：空間維度用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）刻畫(huà)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌蹲较噜徴军c(diǎn)參數(shù)相關(guān)性；時(shí)間維度用LSTM或Transformer編碼器處理多尺度序列，挖掘小時(shí)、日、周級(jí)演變規(guī)律，融合時(shí)空特征解決單一維度局限；注意力機(jī)制自適應(yīng)加權(quán)：引入空間注意力層，自動(dòng)識(shí)別對(duì)目標(biāo)站點(diǎn)異常檢測(cè)貢獻(xiàn)高的鄰近站點(diǎn)（如極端天氣上游站點(diǎn)）；時(shí)間注意力層聚焦數(shù)據(jù)突變/漂移關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，增強(qiáng)異常敏感性；動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整策略：通過(guò)滑動(dòng)窗口實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)合模型預(yù)測(cè)誤差自適應(yīng)調(diào)整異常判定閾值，適配季節(jié)、天氣系統(tǒng)引發(fā)的數(shù)據(jù)分布變化。
考核指標(biāo)：研發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法可早期識(shí)別傳感器故障、數(shù)據(jù)突變、極端天氣引發(fā)的可疑/錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，顯著提升氣象數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；縮短設(shè)備維護(hù)響應(yīng)時(shí)效，為氣象預(yù)報(bào)預(yù)警、氣候變化研究提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐；形成可擴(kuò)展、可遷移的氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)框架，適配不同區(qū)域觀(guān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)需求。發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
9.數(shù)值模式中非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化對(duì)江淮地區(qū)強(qiáng)降水天氣模擬的改進(jìn)
研究?jī)?nèi)容：本研究基于江淮地區(qū)強(qiáng)降水天氣的預(yù)報(bào)難點(diǎn)問(wèn)題，進(jìn)一步考慮小尺度地形的影響，構(gòu)建適用于高分辨率數(shù)值模式的非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化方案，開(kāi)展針對(duì)江淮復(fù)雜小尺度地形下典型強(qiáng)降水天氣的模擬研究，分析非靜力效應(yīng)對(duì)次網(wǎng)格地形重力波動(dòng)量傳輸和強(qiáng)降水天氣系統(tǒng)的影響，提高江淮復(fù)雜小尺度地形下的數(shù)值模式模擬能力。
考核指標(biāo)：建立適應(yīng)高分辨率數(shù)值模式的非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化新方案；非靜力新方案區(qū)域降水偏差改善20%以上；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
10.淮河流域降水變化及其對(duì)淮河流域生態(tài)等的影響
研究?jī)?nèi)容：基于高精度逐日降雨資料，利用多種氣候診斷方式，研究淮河流域不同等級(jí)降水分布及演變趨勢(shì)，探討分析降雨侵蝕力的變化及其與降水分布的相關(guān)性，進(jìn)一步分析其與植被覆蓋等的關(guān)系。
考核指標(biāo)：厘清不同等級(jí)降水的時(shí)空演變規(guī)律。從不同的時(shí)間尺度和空間尺度對(duì)降雨侵蝕力進(jìn)行評(píng)估，并分析研究區(qū)的時(shí)空變化及侵蝕力與植被覆蓋等的關(guān)系。發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
11.結(jié)合深度學(xué)習(xí)與多源衛(wèi)星遙感的淮河流域致洪暴雨及中小河流洪水精細(xì)化預(yù)警研究
研究?jī)?nèi)容：構(gòu)建面向淮河流域洪水預(yù)警的多源衛(wèi)星遙感－深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，研發(fā)物理約束的衛(wèi)星遙感洪水預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型，開(kāi)展淮河流域中小河流洪水風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警與驗(yàn)證，生成直觀(guān)的、基于格點(diǎn)的動(dòng)態(tài)洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警圖，為防汛減災(zāi)決策提供科技支撐。
考核指標(biāo)：融合物理約束的、可解釋性更強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)洪水預(yù)報(bào)模型，能夠在短臨預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)提供公里級(jí)、小時(shí)級(jí)的洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，提供一套可供業(yè)務(wù)部門(mén)參考的中小河流洪水精細(xì)化預(yù)警技術(shù)方案，為提升淮河流域氣象保障能力提供實(shí)例和技術(shù)儲(chǔ)備。?
12.基于多源觀(guān)測(cè)和數(shù)值模擬的淮河流域暴雨的多尺度因子相互作用研究
研究?jī)?nèi)容：對(duì)影響淮河流域的暴雨根據(jù)暖區(qū)暴雨、暖鋒暴雨、冷鋒、臺(tái)風(fēng)暴雨進(jìn)行分類(lèi)，利用多源觀(guān)測(cè)資料以及數(shù)值模式設(shè)計(jì)敏感性試驗(yàn)分析不同類(lèi)型暴雨天氣下常產(chǎn)生的伴隨天氣，以及鋒面、地形、低空急流、城市熱島等多尺度強(qiáng)迫因子在不同類(lèi)型暴雨中的貢獻(xiàn)，區(qū)分可能產(chǎn)生暴雨的環(huán)流形勢(shì)，尋找不同類(lèi)型暴雨的預(yù)報(bào)因子。
考核指標(biāo)：建立淮河流域不同類(lèi)型暴雨及伴隨天氣預(yù)報(bào)的概念模型，獲得1～2項(xiàng)專(zhuān)利，發(fā)表1～2篇核心論文。
13.淮河流域群發(fā)龍卷天氣多尺度對(duì)比及預(yù)報(bào)技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：利用地面加密自動(dòng)站、多普勒天氣雷達(dá)、衛(wèi)星、ERA5再分析資料等多源高時(shí)空分辨率資料，對(duì)2024年7月5日和2021年7月11—12日黃淮氣旋影響下山東地區(qū)兩次群發(fā)龍卷天氣的大尺度環(huán)流形勢(shì)、中尺度系統(tǒng)、環(huán)境條件特征進(jìn)行對(duì)比分析，尋求龍卷天氣成因及機(jī)制，提煉有效的預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)；評(píng)估ROSE、Swan3.0等預(yù)報(bào)產(chǎn)品，得到此類(lèi)龍卷天氣的臨近預(yù)報(bào)思路，研發(fā)基于ConvLSTM機(jī)器學(xué)習(xí)模型的龍卷識(shí)別和預(yù)警技術(shù)，提升淮河流域群發(fā)龍卷天氣的預(yù)報(bào)預(yù)警能力。
考核指標(biāo)：得到群發(fā)龍卷的發(fā)生發(fā)展機(jī)制；提煉龍卷的物理模型和預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)；評(píng)估預(yù)報(bào)產(chǎn)品，為龍卷天氣的臨近預(yù)報(bào)提供思路；研發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的群發(fā)龍卷的識(shí)別和預(yù)警技術(shù)，提高龍卷天氣過(guò)程的預(yù)報(bào)預(yù)警能力。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，技術(shù)報(bào)告1篇，相關(guān)預(yù)報(bào)技術(shù)在山東省氣象臺(tái)汛期短臨預(yù)報(bào)中應(yīng)用。
14.基于CMA-CPSv3的淮河流域汛期次季節(jié)降水誤差訂正技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：評(píng)估第三代氣候模式CMA-CPSv3對(duì)影響淮河流域汛期降水的副熱帶高壓預(yù)測(cè)能力；利用統(tǒng)計(jì)訂正方法（如概率密度訂正法）、多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法等對(duì)CMA-CPSv3夏季降水次季節(jié)（15～30天）預(yù)測(cè)結(jié)果開(kāi)展訂正，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預(yù)測(cè)模型，提升次季節(jié)降水預(yù)報(bào)精度。
考核指標(biāo)：形成適配淮河流域的訂正技術(shù)方案，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預(yù)測(cè)訂正模型，提升次季節(jié)降水預(yù)報(bào)精度，發(fā)表1～2篇核心論文。
15.融合多源異構(gòu)實(shí)況數(shù)據(jù)的淮河流域下游地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水智能外推技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：研發(fā)面向淮河流域下游地區(qū)的0-3小時(shí)短臨強(qiáng)降水智能外推技術(shù)，技術(shù)以多源觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)深度融合為基礎(chǔ)，構(gòu)建時(shí)空一致的雷達(dá)反射率、地面降水網(wǎng)格和閃電定位融合數(shù)據(jù)集；核心研究?jī)?nèi)容包括構(gòu)建具有時(shí)空注意力機(jī)制和物理約束增強(qiáng)模塊的深度學(xué)習(xí)外推模型，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流云團(tuán)生消移動(dòng)的精準(zhǔn)捕捉與預(yù)報(bào)；最終建立業(yè)務(wù)化滾動(dòng)預(yù)報(bào)機(jī)制，生成高時(shí)空分辨率的短臨降水產(chǎn)品，支撐精細(xì)化氣象預(yù)警服務(wù)。
考核指標(biāo)：產(chǎn)出空間分辨率1公里、每10分鐘更新的0-3小時(shí)短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品；支持省－市－縣三級(jí)精準(zhǔn)靶向預(yù)警；整體提升強(qiáng)降水天氣的預(yù)報(bào)時(shí)效性和精準(zhǔn)度，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供分鐘級(jí)科學(xué)依據(jù)；發(fā)表1～2篇核心論文、形成1～2篇技術(shù)報(bào)告。
16.淮河流域冬季降水相態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：聚焦淮河流域冬季雨雪冰凍過(guò)程的預(yù)報(bào)難題，結(jié)合多源觀(guān)測(cè)資料及再分析資料等數(shù)據(jù)，深入探究此類(lèi)天氣的形成機(jī)制及其間降水相態(tài)轉(zhuǎn)換對(duì)應(yīng)的大氣三維結(jié)構(gòu)和微物理過(guò)程，開(kāi)展多模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估及偏差分析，提煉雨雪冰凍天氣及降水相態(tài)轉(zhuǎn)換的預(yù)報(bào)關(guān)鍵物理因子，進(jìn)一步結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等算法構(gòu)建降水相態(tài)客觀(guān)識(shí)別模型，為提升淮河流域冬季復(fù)雜相態(tài)天氣過(guò)程的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)奠定基礎(chǔ)。
考核指標(biāo)：建立考慮垂直結(jié)構(gòu)特征的相態(tài)識(shí)別方案，建立一套定量化的相態(tài)判別物理指標(biāo)，量化給出雨雪、雨冰粒、雪凍雨轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵溫度閾值指標(biāo)。完成對(duì)模式的系統(tǒng)性評(píng)估，形成一套對(duì)數(shù)值模式降水相態(tài)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的偏差訂正技術(shù)。申請(qǐng)專(zhuān)利1項(xiàng)以上，發(fā)表核心期刊論文1篇，成果應(yīng)用單位不少于2家。
17.基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的淮河流域中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)模型
研究?jī)?nèi)容：基于淮河流域歷史資料和全球氣候資料，研發(fā)基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的流域中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)月尺度降水特征提取、預(yù)報(bào)模型構(gòu)建和預(yù)報(bào)精度檢驗(yàn)，提升流域月尺度降水預(yù)報(bào)精度。
考核指標(biāo)：形成適配淮河流域的月降水量客觀(guān)預(yù)報(bào)模型，提高流域月尺度降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率；降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品符合要求高分辨率網(wǎng)格；發(fā)表2～3篇核心論文，專(zhuān)利1～2項(xiàng)?
18.基于人工智能的淮河流域面雨量預(yù)報(bào)技術(shù)
研究?jī)?nèi)容：基于客觀(guān)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，利用融合卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）算法，構(gòu)建淮河流域面雨量預(yù)報(bào)產(chǎn)品。基于客觀(guān)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，利用融合卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）算法，構(gòu)建淮河流域面雨量預(yù)報(bào)產(chǎn)品。
考核指標(biāo)：形成適配淮河流域的人工智能模型，提高短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率；發(fā)表1～2篇核心期刊論文。
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選擇我們，就是選擇一個(gè)全面、可靠的成功保障體系——讓您專(zhuān)注核心業(yè)務(wù)，將專(zhuān)業(yè)的事交給我們。
1.申報(bào)要求。社會(huì)各氣象相關(guān)企事業(yè)單位、高校、科研院所的專(zhuān)業(yè)技術(shù)人員、科研人員均可申報(bào)。淮河流域四省氣象部門(mén)以外的申請(qǐng)人申請(qǐng)項(xiàng)目時(shí)，需與流域四省氣象部門(mén)業(yè)務(wù)科技人員合作。同年作為負(fù)責(zé)人申請(qǐng)開(kāi)放研究基金限1項(xiàng)，作為參加人限2項(xiàng)，此前作為基金負(fù)責(zé)人獲批本開(kāi)放研究基金但尚未結(jié)題的，本年度不得再申請(qǐng)。
2.申請(qǐng)人應(yīng)認(rèn)真閱讀《淮河流域氣象開(kāi)放研究基金管理暫行辦法》（附件3）。根據(jù)《2026年度淮河流域氣象開(kāi)放研究基金項(xiàng)目指南》（附件1）或者圍繞淮河流域觀(guān)測(cè)、預(yù)報(bào)、服務(wù)領(lǐng)域自主選題，擬定研究題目、研究?jī)?nèi)容、研究目標(biāo)，填寫(xiě)《淮河流域氣象開(kāi)放研究基金申請(qǐng)書(shū)》（附件2）。指南項(xiàng)目研究?jī)?nèi)容和考核指標(biāo)應(yīng)全覆蓋，同等條件下優(yōu)先支持指南項(xiàng)目。申請(qǐng)人應(yīng)對(duì)所提交申請(qǐng)材料的真實(shí)性、合法性負(fù)責(zé)。
3.書(shū)面申報(bào)材料需簽字蓋章，一式三份，雙面打印。申報(bào)書(shū)報(bào)送截止時(shí)間是2025年12月31日，電子版和紙質(zhì)版的內(nèi)容和格式要完全一致。
2026年淮河流域氣象開(kāi)放研究基金項(xiàng)目指南
1.基于多源觀(guān)測(cè)和多模式智能集成的強(qiáng)降水短時(shí)預(yù)報(bào)技術(shù)研發(fā)
研究?jī)?nèi)容：研發(fā)淮河流域2-6h短時(shí)強(qiáng)降水動(dòng)態(tài)智能融合預(yù)報(bào)技術(shù)，利用雷達(dá)、衛(wèi)星、地面觀(guān)測(cè)等多源觀(guān)測(cè)資料以及業(yè)務(wù)高分辨率數(shù)值模式和AI模型等多源預(yù)報(bào)產(chǎn)品，在預(yù)報(bào)偏差分析基礎(chǔ)上，基于人工智能學(xué)習(xí)算法發(fā)展動(dòng)態(tài)擇優(yōu)融合訂正、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和物理機(jī)理結(jié)合的短時(shí)臨近降水預(yù)報(bào)技術(shù)，生成快速滾動(dòng)更新的高時(shí)空分辨率的定量降水預(yù)報(bào)。
考核指標(biāo)：預(yù)報(bào)評(píng)分相對(duì)數(shù)值模式提升3%～5%，申報(bào)1項(xiàng)專(zhuān)利，發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
2.基于XGboost算法的不同量級(jí)船舶通航氣象條件研究及服務(wù)產(chǎn)品研發(fā)
研究?jī)?nèi)容：應(yīng)用已布設(shè)的集成式內(nèi)河交通氣象監(jiān)測(cè)儀，以及公里級(jí)格點(diǎn)實(shí)況以及AIS航運(yùn)信息，分析大風(fēng)、大霧和短時(shí)強(qiáng)降水等天氣現(xiàn)象對(duì)淮河流域航運(yùn)安全影響的全尺度特征，利用XGboost機(jī)器學(xué)習(xí)算法，建立不同類(lèi)型船只航行行為與天氣條件之間的關(guān)聯(lián)模型，建立適用于不同類(lèi)型船只、不同等級(jí)航段在不同天氣條件下的風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)指標(biāo)體系，研發(fā)面向不同類(lèi)型船只航行的氣象風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)預(yù)警產(chǎn)品。
考核指標(biāo)：生成淮河流域船只安全航行的短臨風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警產(chǎn)品；申請(qǐng)1～2項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)，發(fā)表1～2篇核心論文。
3.多源觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)融合的百米級(jí)氣象實(shí)況產(chǎn)品區(qū)域適用性評(píng)估與優(yōu)化研究
研究?jī)?nèi)容：基于百米級(jí)分辨率多源融合實(shí)況分析產(chǎn)品，結(jié)合壽縣國(guó)家氣候觀(guān)象臺(tái)及周邊區(qū)域的高密度、高質(zhì)量本地觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)（包括自動(dòng)站、風(fēng)廓線(xiàn)雷達(dá)、微波輻射計(jì)和通量觀(guān)測(cè)等），構(gòu)建一套精細(xì)化評(píng)估驗(yàn)證體系。
考核指標(biāo)：建立一套標(biāo)準(zhǔn)化、自動(dòng)化的格點(diǎn)產(chǎn)品評(píng)估檢驗(yàn)系統(tǒng)，研發(fā)一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的百米產(chǎn)品本地化偏差校正算法，發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
4.淮河流域極端降水的大氣水循環(huán)-云微物理特征與協(xié)同演變機(jī)制研究
研究?jī)?nèi)容：基于綜合觀(guān)測(cè)試驗(yàn)、診斷數(shù)據(jù)集和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，精細(xì)診斷淮河流域極端降水過(guò)程大氣水循環(huán)異常特征、云微物理特性及其垂直結(jié)構(gòu)演變特征，研究大氣水循環(huán)與云微物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同響應(yīng)機(jī)制。
考核指標(biāo)：結(jié)合地基與衛(wèi)星遙感建立淮河流域水汽－云－降水融合數(shù)據(jù)集；得到極端降水過(guò)程大氣水循環(huán)圖像與異常特征、云微物理特性及其垂直結(jié)構(gòu)演變特征；建立極端降水過(guò)程大氣水循環(huán)與云微物理結(jié)構(gòu)的協(xié)同響應(yīng)機(jī)制與概念模型；發(fā)表論文1～2篇，其中SCI1篇。
5.基于深度學(xué)習(xí)和大氣變量分解的淮河流域強(qiáng)降水中期預(yù)報(bào)技術(shù)
研究?jī)?nèi)容：在數(shù)值模式預(yù)報(bào)產(chǎn)品、集合預(yù)報(bào)產(chǎn)品和氣象大模型預(yù)報(bào)產(chǎn)品基礎(chǔ)上，利用深度學(xué)習(xí)構(gòu)建強(qiáng)降雨事件預(yù)報(bào)模型，從災(zāi)害性天氣物理分解和可解釋性設(shè)計(jì)兩個(gè)角度改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法；融合大氣變量的物理量分解，解決當(dāng)前降雨天氣預(yù)報(bào)深度學(xué)習(xí)訂正方法極值偏弱的問(wèn)題，提升降雨極值深度學(xué)習(xí)訂正方法，延長(zhǎng)強(qiáng)降雨有效預(yù)報(bào)時(shí)效，提高強(qiáng)降雨天氣中期預(yù)報(bào)能力。
考核指標(biāo)：構(gòu)建基于擾動(dòng)場(chǎng)、集合異常度、濕切應(yīng)力模等的強(qiáng)降雨事件中期預(yù)報(bào)模型，開(kāi)展業(yè)務(wù)試用；基于站點(diǎn)實(shí)況和融合實(shí)況開(kāi)展強(qiáng)降雨中期預(yù)報(bào)模型效果檢驗(yàn)評(píng)估和訂正，形成優(yōu)化產(chǎn)品。發(fā)表1～2篇核心論文。?
6.多源定量降水預(yù)報(bào)集成的面雨量訂正方法研究與應(yīng)用
研究?jī)?nèi)容：基于多源實(shí)況融合降水、智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)、EC、CMA等模式降水資料，研制淮河流域（河南段）汛期不同方法的中小流域面雨量訂正預(yù)報(bào)模型，構(gòu)建不同時(shí)間尺度（3、6、12、24小時(shí)）不同量級(jí)淮河流域（河南段）面雨量預(yù)報(bào)產(chǎn)品，評(píng)估不同方法、不同時(shí)間尺度及不同量級(jí)間的面雨量訂正產(chǎn)品在淮河流域（河南段）的適用性，為淮河流域（河南段）防災(zāi)減災(zāi)提供技術(shù)支撐。
考核指標(biāo)：建成淮河流域（河南段）的自適應(yīng)集成的面雨量預(yù)報(bào)訂正算法；申請(qǐng)軟著1到2項(xiàng)；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
7.多場(chǎng)景災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警新技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：建庫(kù)與優(yōu)模：研發(fā)能源、交通、金融行業(yè)氣象災(zāi)害預(yù)警知識(shí)庫(kù)，明確行業(yè)核心風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)；構(gòu)建覆蓋淮河流域典型地形與行業(yè)的多災(zāi)種特征標(biāo)注數(shù)據(jù)集，微調(diào)大模型以自動(dòng)生成預(yù)警產(chǎn)品、動(dòng)態(tài)優(yōu)化處置策略（如線(xiàn)路巡檢、路段管控）。融數(shù)與算法：整合多源氣象數(shù)據(jù)，經(jīng)清洗、對(duì)齊、融合構(gòu)建智能評(píng)估模型；研發(fā)動(dòng)態(tài)閾值算法，實(shí)現(xiàn)“地形-行業(yè)-災(zāi)害”精準(zhǔn)匹配。孿生與預(yù)測(cè)：搭建能源（跨流域輸電線(xiàn)路）、交通（高速樞紐）等關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)字孿生模型，模擬災(zāi)害全生命周期，量化破壞程度，優(yōu)化韌性評(píng)估指標(biāo)，提升極端場(chǎng)景下智能響應(yīng)能力。
考核指標(biāo)：形成3套行業(yè)預(yù)警知識(shí)庫(kù)、10TB以上多災(zāi)種數(shù)據(jù)集；研發(fā)預(yù)警大模型（準(zhǔn)確率≥85%，響應(yīng)≤5分鐘）、智能評(píng)估模型、動(dòng)態(tài)閾值算法（匹配精度≥90%）；搭建數(shù)字孿生系統(tǒng)（模擬誤差≤15%）；產(chǎn)出1-2篇核心論文、1-2項(xiàng)專(zhuān)利；在淮河流域3-5個(gè)試點(diǎn)驗(yàn)證，實(shí)現(xiàn)預(yù)警提前量增1-2小時(shí)、準(zhǔn)確率提升10%～15%、應(yīng)急響應(yīng)縮20%；形成《應(yīng)用指南》支撐決策。?
8.基于深度學(xué)習(xí)的氣象要素多傳感器異常數(shù)據(jù)檢測(cè)算法研究
研究?jī)?nèi)容：以國(guó)家級(jí)氣象觀(guān)測(cè)站地面觀(guān)測(cè)大數(shù)據(jù)為研究對(duì)象，構(gòu)建“數(shù)據(jù)預(yù)處理-模型設(shè)計(jì)-訓(xùn)練優(yōu)化-異常判定”完整技術(shù)體系，重點(diǎn)突破三項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)：時(shí)空特征協(xié)同提取：空間維度用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）刻畫(huà)傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌蹲较噜徴军c(diǎn)參數(shù)相關(guān)性；時(shí)間維度用LSTM或Transformer編碼器處理多尺度序列，挖掘小時(shí)、日、周級(jí)演變規(guī)律，融合時(shí)空特征解決單一維度局限；注意力機(jī)制自適應(yīng)加權(quán)：引入空間注意力層，自動(dòng)識(shí)別對(duì)目標(biāo)站點(diǎn)異常檢測(cè)貢獻(xiàn)高的鄰近站點(diǎn)（如極端天氣上游站點(diǎn)）；時(shí)間注意力層聚焦數(shù)據(jù)突變/漂移關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，增強(qiáng)異常敏感性；動(dòng)態(tài)閾值調(diào)整策略：通過(guò)滑動(dòng)窗口實(shí)時(shí)計(jì)算數(shù)據(jù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)合模型預(yù)測(cè)誤差自適應(yīng)調(diào)整異常判定閾值，適配季節(jié)、天氣系統(tǒng)引發(fā)的數(shù)據(jù)分布變化。
考核指標(biāo)：研發(fā)的深度學(xué)習(xí)算法可早期識(shí)別傳感器故障、數(shù)據(jù)突變、極端天氣引發(fā)的可疑/錯(cuò)誤數(shù)據(jù)，顯著提升氣象數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；縮短設(shè)備維護(hù)響應(yīng)時(shí)效，為氣象預(yù)報(bào)預(yù)警、氣候變化研究提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)支撐；形成可擴(kuò)展、可遷移的氣象數(shù)據(jù)質(zhì)量控制技術(shù)框架，適配不同區(qū)域觀(guān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)需求。發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
9.數(shù)值模式中非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化對(duì)江淮地區(qū)強(qiáng)降水天氣模擬的改進(jìn)
研究?jī)?nèi)容：本研究基于江淮地區(qū)強(qiáng)降水天氣的預(yù)報(bào)難點(diǎn)問(wèn)題，進(jìn)一步考慮小尺度地形的影響，構(gòu)建適用于高分辨率數(shù)值模式的非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化方案，開(kāi)展針對(duì)江淮復(fù)雜小尺度地形下典型強(qiáng)降水天氣的模擬研究，分析非靜力效應(yīng)對(duì)次網(wǎng)格地形重力波動(dòng)量傳輸和強(qiáng)降水天氣系統(tǒng)的影響，提高江淮復(fù)雜小尺度地形下的數(shù)值模式模擬能力。
考核指標(biāo)：建立適應(yīng)高分辨率數(shù)值模式的非靜力地形重力波拖曳參數(shù)化新方案；非靜力新方案區(qū)域降水偏差改善20%以上；發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
10.淮河流域降水變化及其對(duì)淮河流域生態(tài)等的影響
研究?jī)?nèi)容：基于高精度逐日降雨資料，利用多種氣候診斷方式，研究淮河流域不同等級(jí)降水分布及演變趨勢(shì)，探討分析降雨侵蝕力的變化及其與降水分布的相關(guān)性，進(jìn)一步分析其與植被覆蓋等的關(guān)系。
考核指標(biāo)：厘清不同等級(jí)降水的時(shí)空演變規(guī)律。從不同的時(shí)間尺度和空間尺度對(duì)降雨侵蝕力進(jìn)行評(píng)估，并分析研究區(qū)的時(shí)空變化及侵蝕力與植被覆蓋等的關(guān)系。發(fā)表核心期刊論文1～2篇。
11.結(jié)合深度學(xué)習(xí)與多源衛(wèi)星遙感的淮河流域致洪暴雨及中小河流洪水精細(xì)化預(yù)警研究
研究?jī)?nèi)容：構(gòu)建面向淮河流域洪水預(yù)警的多源衛(wèi)星遙感－深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集，研發(fā)物理約束的衛(wèi)星遙感洪水預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)模型，開(kāi)展淮河流域中小河流洪水風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)預(yù)警與驗(yàn)證，生成直觀(guān)的、基于格點(diǎn)的動(dòng)態(tài)洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警圖，為防汛減災(zāi)決策提供科技支撐。
考核指標(biāo)：融合物理約束的、可解釋性更強(qiáng)的深度學(xué)習(xí)洪水預(yù)報(bào)模型，能夠在短臨預(yù)報(bào)時(shí)效內(nèi)提供公里級(jí)、小時(shí)級(jí)的洪水風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，提供一套可供業(yè)務(wù)部門(mén)參考的中小河流洪水精細(xì)化預(yù)警技術(shù)方案，為提升淮河流域氣象保障能力提供實(shí)例和技術(shù)儲(chǔ)備。?
12.基于多源觀(guān)測(cè)和數(shù)值模擬的淮河流域暴雨的多尺度因子相互作用研究
研究?jī)?nèi)容：對(duì)影響淮河流域的暴雨根據(jù)暖區(qū)暴雨、暖鋒暴雨、冷鋒、臺(tái)風(fēng)暴雨進(jìn)行分類(lèi)，利用多源觀(guān)測(cè)資料以及數(shù)值模式設(shè)計(jì)敏感性試驗(yàn)分析不同類(lèi)型暴雨天氣下常產(chǎn)生的伴隨天氣，以及鋒面、地形、低空急流、城市熱島等多尺度強(qiáng)迫因子在不同類(lèi)型暴雨中的貢獻(xiàn)，區(qū)分可能產(chǎn)生暴雨的環(huán)流形勢(shì)，尋找不同類(lèi)型暴雨的預(yù)報(bào)因子。
考核指標(biāo)：建立淮河流域不同類(lèi)型暴雨及伴隨天氣預(yù)報(bào)的概念模型，獲得1～2項(xiàng)專(zhuān)利，發(fā)表1～2篇核心論文。
13.淮河流域群發(fā)龍卷天氣多尺度對(duì)比及預(yù)報(bào)技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：利用地面加密自動(dòng)站、多普勒天氣雷達(dá)、衛(wèi)星、ERA5再分析資料等多源高時(shí)空分辨率資料，對(duì)2024年7月5日和2021年7月11—12日黃淮氣旋影響下山東地區(qū)兩次群發(fā)龍卷天氣的大尺度環(huán)流形勢(shì)、中尺度系統(tǒng)、環(huán)境條件特征進(jìn)行對(duì)比分析，尋求龍卷天氣成因及機(jī)制，提煉有效的預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)；評(píng)估ROSE、Swan3.0等預(yù)報(bào)產(chǎn)品，得到此類(lèi)龍卷天氣的臨近預(yù)報(bào)思路，研發(fā)基于ConvLSTM機(jī)器學(xué)習(xí)模型的龍卷識(shí)別和預(yù)警技術(shù)，提升淮河流域群發(fā)龍卷天氣的預(yù)報(bào)預(yù)警能力。
考核指標(biāo)：得到群發(fā)龍卷的發(fā)生發(fā)展機(jī)制；提煉龍卷的物理模型和預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)；評(píng)估預(yù)報(bào)產(chǎn)品，為龍卷天氣的臨近預(yù)報(bào)提供思路；研發(fā)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的群發(fā)龍卷的識(shí)別和預(yù)警技術(shù)，提高龍卷天氣過(guò)程的預(yù)報(bào)預(yù)警能力。發(fā)表核心期刊論文1～2篇，技術(shù)報(bào)告1篇，相關(guān)預(yù)報(bào)技術(shù)在山東省氣象臺(tái)汛期短臨預(yù)報(bào)中應(yīng)用。
14.基于CMA-CPSv3的淮河流域汛期次季節(jié)降水誤差訂正技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：評(píng)估第三代氣候模式CMA-CPSv3對(duì)影響淮河流域汛期降水的副熱帶高壓預(yù)測(cè)能力；利用統(tǒng)計(jì)訂正方法（如概率密度訂正法）、多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法等對(duì)CMA-CPSv3夏季降水次季節(jié)（15～30天）預(yù)測(cè)結(jié)果開(kāi)展訂正，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預(yù)測(cè)模型，提升次季節(jié)降水預(yù)報(bào)精度。
考核指標(biāo)：形成適配淮河流域的訂正技術(shù)方案，建立次季節(jié)智能網(wǎng)格氣候預(yù)測(cè)訂正模型，提升次季節(jié)降水預(yù)報(bào)精度，發(fā)表1～2篇核心論文。
15.融合多源異構(gòu)實(shí)況數(shù)據(jù)的淮河流域下游地區(qū)短時(shí)強(qiáng)降水智能外推技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：研發(fā)面向淮河流域下游地區(qū)的0-3小時(shí)短臨強(qiáng)降水智能外推技術(shù)，技術(shù)以多源觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)深度融合為基礎(chǔ)，構(gòu)建時(shí)空一致的雷達(dá)反射率、地面降水網(wǎng)格和閃電定位融合數(shù)據(jù)集；核心研究?jī)?nèi)容包括構(gòu)建具有時(shí)空注意力機(jī)制和物理約束增強(qiáng)模塊的深度學(xué)習(xí)外推模型，實(shí)現(xiàn)強(qiáng)對(duì)流云團(tuán)生消移動(dòng)的精準(zhǔn)捕捉與預(yù)報(bào)；最終建立業(yè)務(wù)化滾動(dòng)預(yù)報(bào)機(jī)制，生成高時(shí)空分辨率的短臨降水產(chǎn)品，支撐精細(xì)化氣象預(yù)警服務(wù)。
考核指標(biāo)：產(chǎn)出空間分辨率1公里、每10分鐘更新的0-3小時(shí)短時(shí)強(qiáng)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品；支持省－市－縣三級(jí)精準(zhǔn)靶向預(yù)警；整體提升強(qiáng)降水天氣的預(yù)報(bào)時(shí)效性和精準(zhǔn)度，為防災(zāi)減災(zāi)決策提供分鐘級(jí)科學(xué)依據(jù)；發(fā)表1～2篇核心論文、形成1～2篇技術(shù)報(bào)告。
16.淮河流域冬季降水相態(tài)預(yù)報(bào)技術(shù)研究
研究?jī)?nèi)容：聚焦淮河流域冬季雨雪冰凍過(guò)程的預(yù)報(bào)難題，結(jié)合多源觀(guān)測(cè)資料及再分析資料等數(shù)據(jù)，深入探究此類(lèi)天氣的形成機(jī)制及其間降水相態(tài)轉(zhuǎn)換對(duì)應(yīng)的大氣三維結(jié)構(gòu)和微物理過(guò)程，開(kāi)展多模式預(yù)報(bào)檢驗(yàn)評(píng)估及偏差分析，提煉雨雪冰凍天氣及降水相態(tài)轉(zhuǎn)換的預(yù)報(bào)關(guān)鍵物理因子，進(jìn)一步結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)等算法構(gòu)建降水相態(tài)客觀(guān)識(shí)別模型，為提升淮河流域冬季復(fù)雜相態(tài)天氣過(guò)程的精準(zhǔn)預(yù)報(bào)奠定基礎(chǔ)。
考核指標(biāo)：建立考慮垂直結(jié)構(gòu)特征的相態(tài)識(shí)別方案，建立一套定量化的相態(tài)判別物理指標(biāo)，量化給出雨雪、雨冰粒、雪凍雨轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵溫度閾值指標(biāo)。完成對(duì)模式的系統(tǒng)性評(píng)估，形成一套對(duì)數(shù)值模式降水相態(tài)預(yù)報(bào)產(chǎn)品的偏差訂正技術(shù)。申請(qǐng)專(zhuān)利1項(xiàng)以上，發(fā)表核心期刊論文1篇，成果應(yīng)用單位不少于2家。
17.基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的淮河流域中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)模型
研究?jī)?nèi)容：基于淮河流域歷史資料和全球氣候資料，研發(fā)基于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)的流域中長(zhǎng)期降水預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)月尺度降水特征提取、預(yù)報(bào)模型構(gòu)建和預(yù)報(bào)精度檢驗(yàn)，提升流域月尺度降水預(yù)報(bào)精度。
考核指標(biāo)：形成適配淮河流域的月降水量客觀(guān)預(yù)報(bào)模型，提高流域月尺度降水預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率；降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品符合要求高分辨率網(wǎng)格；發(fā)表2～3篇核心論文，專(zhuān)利1～2項(xiàng)?
18.基于人工智能的淮河流域面雨量預(yù)報(bào)技術(shù)
研究?jī)?nèi)容：基于客觀(guān)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，利用融合卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）算法，構(gòu)建淮河流域面雨量預(yù)報(bào)產(chǎn)品。基于客觀(guān)降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品，利用融合卷積長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（ConvLSTM）算法，構(gòu)建淮河流域面雨量預(yù)報(bào)產(chǎn)品。
考核指標(biāo)：形成適配淮河流域的人工智能模型，提高短期預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率；發(fā)表1～2篇核心期刊論文。
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